如何实现上传的断电续传？？

thales 2002-03-16 03:09:56

如题

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thales 2002-03-16

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不行啊，那篇是讲下载的，以前看过了，不同啊。不是ftp服务器，用servlet实现不行吗？

bread213 2002-03-16

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http://www-900.ibm.com/developerWorks/java/joy-down/index.shtml

lbluekey 2002-03-16

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是FTP吗？FTP服务器支持才行呀！

纯js实现多文件断点续传功能，便于开发者前端更换自己喜欢的UI设计。

基于go的大文件切片上传、断点续传、秒传.zip 1、如何唯一标示一个文件？文件的信息后端会存储在mysql数据库表中。在上传之前，前端通过 spark-md5.js 计算文件的md5值以此去唯一的标示一个文件。 spark-md5.js 地址：satazor/js-spark-md5 README.md中有spark-md5.js的使用demo，可以去看看。 2、断点续传是如何实现的？断点续传可以实现这样的功能，比如RD上传200M的文件，当用户上传完199M时，断网了，有了断点续传的功能，我们允许RD再次上传时，能从第199M的位置重新上传。实现原理：实现断点续传的前提是，大文件切片上传。然后前端得问后端哪些chunk曾经上传过，让前端跳过这些上传过的chunk就好了。前端的上传器（uploader.js）在上传时会先发送一个GET请求，这个请求不会携带任何chunk数据，作用就是向后端询问哪些chunk曾经上传过。后端会将这些数据保存在mysql数据库表中。比如按这种格式：1:2:3:5表示，曾经上传过的分片有1，2，3，5。第四片没有被上传，前端会跳过1，2，3，5。仅仅会将第四个chunk发送给后端。 3、秒传是如何实现的？秒传实现的功能是：当RD重复上传一份相同的文件时，除了第一次上传会正常发送上传请求后，其他的上传都会跳过真正的上传，直接显示秒成功。实现方式：后端存储着当前文件的相关信息。为了实现秒传，我们需要搞一个字段（isUploaded）表示当前md5对应的文件是否曾经上传过。后端在处理前端的上传器（uploader.js）发送的第一个GET请求时，会将这个字段发送给前端，比如 isUploaded = true。前端看到这个信息后，直接跳过上传，显示上传成功。 4、上传暂停是如何实现的？上传的暂停：并不是去暂停一个已经发送出去的正在进行数据传输的http请求～而是暂停发送起发送下一个http请求。就我们的项目而言，因为我们的文件本来就是先切片，对于我们来说，暂停文件的上传，本质上就是暂停发送下一个chunk。 5、前端上传并发数是多少？前端的uploader.js中默认会三条线程启动并发上传，前端会在同一时刻并发发送3个chunk，后端就会相应的为每个请求开启三个协程处理上传的过来的chunk。在我们的项目中，会将前端并发数调整成了1。原因如下：因为考虑到了断点续传的实现，后端需要记录下曾经上传过哪些切片。（这个记录在mysql的数据库表中，以 ”1:2:3:4:5“ ）这种格式记录。 Mysql5.7默认的存储引擎是innoDB，默认的隔离级别是RR。如果我们将前端的并发数调大，就会出现下面的异常情况： 1. goroutine1 获取开启事物，读取当前上传到记录是 1:2 （未提交事物） 2. goroutine1 在现有的记录上加上自己处理的分片3，并和现有的1:2拼接在一起成1:2:3 （未提交事物） 3. goroutine2 获取开启事物，（因为RR，所以它读不到1:2:3）读取当前上传到记录是 1:2 （未提交事物） 4. goroutine1 提交事物，将1:2:3写回到mysql 5. goroutine2 在现有的记录上加上自己处理的分片4，并和现有的1:2拼接在一起成1:2:4 （提交事物）可以看到，如果前端并发上传，后端就会出现分片丢失的问题。故前端将并发数置为1。

前端直接引用nodejs fs 模块实现文件下载续传、并没有想象中的那么难...

内容概要：本文详细介绍了如何使用 MinIO 和 Python 的 boto3 库实现文件的断点续传功能。首先，文章阐述了环境准备步骤，包括确保 MinIO 服务器运行并安装 boto3 库。接着，通过一个具体的 Python 示例代码，展示了分段上传的实现过程。代码中，首先初始化 S3 客户端，然后通过 create_multipart_upload 方法启动分段上传任务，并在每次上传前通过 list_parts 检查已上传的分段以支持断点续传。上传过程中，每个分段通过 upload_part 方法进行上传，最后调用 complete_multipart_upload 完成整个上传流程。此外，代码还包含了基本的错误处理机制，如遇到异常时调用 abort_multipart_upload 中止上传任务。; 适合人群：具有一定的 Python 编程基础和云存储服务使用经验的技术人员，特别是对 MinIO 或 AWS S3 API 感兴趣的开发者。; 使用场景及目标：① 实现大文件的高效、可靠的上传；② 掌握使用 MinIO

在QT上开发的文件传输工具，利用TCP实现文件传输，支持断点续传操作。

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